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Enregistrement W2299290375 · doi:10.3139/146.111360

Role of cerium, lanthanum, and strontium additions in an Al – Si – Mg (A356) alloy

2016· article· en· W2299290375 sur OpenAlexaff
Ahmed Nabawy, A. M. Samuel, Saleh Alkahtani, Khaled Ali Abuhasel, F. H. Samuel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Materials Research (formerly Zeitschrift fuer Metallkunde) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutectic systemMaterials scienceNucleationSupercoolingCeriumLamellar structureAlloyLanthanumIntermetallicMetallurgyEutectic bondingStrontiumPrecipitationInorganic chemistryThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effects of individual and combined additions of cerium (Ce), lanthanum (La), and strontium (Sr) on the eutectic modification and solidification characteristics of an Al – Si – Mg (A356) aluminum alloy were investigated using optical microscopy and thermal analysis techniques. Addition of Ce, La, and Sr resulted in different depression levels of the eutectic nucleation temperature and eutectic growth undercooling, generating modified eutectic structures exhibiting different levels of modification. Microstructural results showed that the best modification levels using individual additions were achieved by Sr which produced a fine fibrous eutectic structure, followed by La, which produced a refined lamellar structure, with Ce providing the lowest level of modification. On the other hand, a combined addition of Ce and Sr provided the highest modification level, with the production of a very fine fibrous eutectic silicon structure. In general, the addition of Sr helped to further increase the refinement obtained in the alloys containing La or Ce + La additions. In the latter alloy, the main intermetallic phases observed were La(Al,Si) 2 and Al 20 (La,Ce)Ti 2 Si. The improved modification levels were found to be proportional to the depression in the eutectic nucleation temperature and the eutectic growth undercooling. A high cooling rate also improved the modification level by at least one level.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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